商业银行风险管理数字化转型路径研究

基金项目：本文系国家社会科学基金一般项目“基于区块链技术的供应链金融共生融资模式与协同决策研究”（20BGL009）；南京市社会科学基金“学习贯彻党的二十大精神”专项项目“加强公共数据运营服务赋能南京数据要素市场研究”（23YB04）阶段性研究成果。

收稿日期：2023-07-29

作者简介：陆岷峰（1962-），男，江苏金湖人，现供职于南京工业大学互联网金融创新发展研究中心。

摘   要：风险管理是商业银行管理的一项重要工作，随着数字经济的发展，商业银行数字化转型步伐加快，不仅业务、技术、人员进行数字化转型，同样，风险管理也面临着数字化转型。本文认为商业银行风险管理数字化转型要在明确转型目标基础上，分析风险管理数字化转型存在的问题，本着目标和问题导向原则，结合数字技术禀赋，做好商业银行风险管理数字化转型的顶层设计，提升数字技术应用精准度，提升数字化转型智能化水平，搭建风险预警系统，建设数据中台，创新应用新数字技术，不断完善风险管理数字化转型治理体系。

关键词：商业银行；风险管理；数字化转型；数字技术；金融科技

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2023.10.005

中图分类号：F832.39          文献标识码：A     文章编号：1003－9031（2023）10－0059－08

一、引言及文献综述

随着经济发展不确定性和复杂性的增加，以及数字技术的应用，商业银行的风险出现多样化、复杂化、新型化等特点。风险一旦成型便可能形成危机，成为商业银行高质量发展的重大隐患。近年来，尽管商业银行采取了很多风险防范措施，但每年形成的不良贷款绝对额仍居高不下，据原中国银保监会官网2023年2月15日披露的《2022年商业银行主要监管指标情况表（季度）》显示，六类商业银行2022年不良贷款余额共计29829亿元，全年新净增1359亿元，不良率为1.63%，当年金融机构全年还累计核销不良贷款10269亿元。商业银行面临的金融风险十分复杂，压力十分巨大。为了切实防范各类风险，商业银行应积极推进风险管理数字化转型，将数字技术应用到风险管理工作当中。然而，商业银行风险管理数字化转型的目标、存在的问题及具体的对策和思路等，在实践操作中并不十分清晰，根据商业银行风险管理特点，加快风险管理数字化转型布局显得十分迫切与必要。

关于商业银行数字化转型。裴璇、陆岷峰、王稳华（2023）认为企业数字化过程就是数字技术在企业的应用过程。商业银行数字化就是应用大数据等数字科技在商业银行全领域、全流程业务经营管理活动中的运用。陆岷峰（2023）认为商业银行进行数字化转型是由商业银行企业的性质所决定，市场经济条件下金融企业间竞争日趋激烈，通过数字化转型可以改变营销模式、优化风险管理、提高财务效益，实现商业银行全面、高质量发展，从而有力地推动实体经济增长。王洪志、陆岷峰（2023）认为商业银行开展数字化转型是数字经济发展的需要，数字经济对市场经济中所有市场主体都有基础性的影响作用，商业银行作为市场经济中重要的市场要素，不转型就可能被市场所淘汰或被边缘化，同时，也无法解决商业银行发展中所面临的各种矛盾。数字化转型可以增强商业银行核心竞争力，培育金融新生态，实现商业银行各项业务的持续发展。

关于商业银行风险管理数字化转型。杨丽萍、陆岷峰（2022）认为商业银行风险管理是根据不同时期的风险种类特点采取不同的风险管理方法和对策，随着数字技术的应用，商业银行发展体系建立在以数字技术为主体的底座和架构上，必然形成新的风险特征和新的风险管理理念，商业银行的风险管理须借助于数字技术对风险管理体系、方法、流程进行变革即风险管理数字化转型。王洪志、陆岷峰认为（2023）新形势下商业银行面临复杂、不可预测、多样化的风险，传统风险管理方法、金融逻辑思维难以突破现行风险带来的管理困境，只有充分、综合应用数字技术于风险管理工作当中，实现风险管理数字化才能应对商业银行数字化过程中的风险或危机。陸岷峰（2023）认为商业银行推进风险管理数字化转型是支持实体经济发展的需要，是商业银行生存和发展的需求，也是中国特色社会主义国家建设的需要，商业银行风险管理数字化不仅仅是一个方法问题，也是涉及到我国金融、经济安全的大事。

关于商业银行风险管理数字化转型路径。欧阳文杰、陆岷峰（2023）认为商业银行风险管理数字化的核心就是要利用数字技术，应用大数据构建商业银行风险预警系统，加强风险预测、预警，在风险的防范上取得新的突破，切实强化风险的主动性管理、事前管理，将各类风险消灭在萌芽状态，这是成本最低、效果最好、影响最小的风险管理选项。陆岷峰、王稳华、朱震（2023）认为风险管理数字化就是要充分应用数字技术推动商业银行与实体经济的发展，风险管理的路径选择上应当将促进实体经济发展作为第一使命。李向红、陆岷峰（2023）认为区域链技术可以解决商业银行风险管理数字化的诸多难题，诸如信息保真、共享、溯源等，因此，风险管理数字化要充分发挥区块链技术作用，将区域链技术作为风险管理的底层技术，运用区块链技术思维来构建商业银行风险管理数字化的基础架构。

现行的研究成果对商业银行风险管理数字化转型的认识十分深刻、一致，对如何进行风险管理数字化转型也进行了深度的研究，对于指导商业银行风险管理数字化的实践具有十分重要的指导意义，但风险管理数字化目标认识与实践路径的系统性等方面尚存不足。本文认为商业银行风险管理数字化转型要在确定目标方向的基础上，精准分析其存在的问题，本着目标导向和问题导向“双原则”，提出风险管理数字化转型具体的、系统的解决方案，这既符合商业银行风险管理的要求，也能充分发挥数字技术的基本功能。

二、商业银行风险管理数字化转型的目标

（一）风险管理系统化，实现对风险源的全覆盖

承担和管理风险是商业银行的基本职能，也是商业银行业务发展的原动力。风险管理数字化首先要系统化，即数字化风险管理必须同时覆盖新、旧风险，大、小风险等，树立风险管理的整体思维，确保风险管理的全面性和实时性。风险管理数字化不是针对一类风险的局部解決方案，必须是横向到边、纵向到底的风险管理系统。当然，在具体的操作中可能是针对局部、单个风险的数字化解决方案，但一定是风险管理系统化的组成部分之一，构成风险管理数字化整体解决方案，实现对商业银行所有风险点、风险源的全面管理。

（二）风险管理技术化，内嵌于风险管理全要素

数字技术包括但不限于大数据、区块链等，围绕金融发展的金融科技已经充分将这些技术应用于商业银行的经营管理活动当中。依托数字技术有助于及时高效获取准确的风险评估结果，用数字化思维来设计风险管理思路，用数字化语言来解释风险现象与原因，用数字化方法来构建风险管理模式，内嵌于风险管理各个要素、各个环节当中，服务于商业银行风险管理的全部过程。一定意义上说，商业银行的风险管理过程就是金融科技在风险领域的应用和管理过程。

（三）风险管理智慧化，服务于风险管理全流程

从客户的选择、业务的承接直到客户业务的完成，整个过程的风险管理实现高度的自动化、智能化和智慧化，充分应用数字技术信息储存、自我学习的功能，替代自然人在风险管理工作中基础、简单、重复的岗位劳动，完成复杂的计算、分类标签、风险判别等工作，实现精准、高效的风险管理。数字机器人在风险管理智慧化过程中发挥作用越来越大，不仅能模仿自然人进行学习思考，解决人力资源不足矛盾，还能运用算法和模型，快速得出风险管理所需要的信息或方案建议，提升风险管理的决策水平，智慧化功能服务于商业银行风险管理全流程。

（四）风险管理常态化，形成数字化转型体制机制

随着新技术、新产业等不断出现，商业银行经营管理风险种类也在不断出现、变异和衍生，风险管理成为一项常态化工作，而与之相对应的风险管理数字化转型也必然要常态化，且基于数字技术不断创新和变革，风险管理数字化转型客观上需要相对稳定的体制与机制来保障。由于数字技术不断变革和创新，由此也要求风险管理数字化转型的体制与机制不断完善，以适应数字技术在风险管理转型中变革的要求。

三、商业银行风险管理数字化转型中存在的问题

（一）风险管理系统性较差

风险管理数字化转型是一项系统性工程，必须有一个完整的顶层设计，协调、衔接各类风险。从目前情况来看，风险管理系统性存在的问题较为明显。一是各类风险及风险各个环节的数字化程度不一致，缺乏协调、共享，系统性思维不够明确，如风险数字化识别、风险数字化评价、风险数字化跟踪、预警机制以及贷中实时管理和贷款后评估等数字化进展不一，相互之间缺乏紧密的联动和互补。二是主体风险管理数字化程度进展较快，但是对于涉及或影响到主体风险的要素数字化程度较低。如对于信贷风险影响很大的抵押物风险管理数字化程度就较低，在商业银行基础的风险种类中，如利率风险、国别风险、声誉风险、操作风险等在数字化转型方面用力不均，致使一些小众风险演变成大众风险。三是数字化风险管理功能很多场景下还局限在手工劳动的层面，风险管理数字化思维覆盖面不够。当前数字技术已经步入引领数字化服务对象发展和管理的新阶段，在风险管理领域已承担起操作、决策等职能，主动性能力逐步增强，而商业银行数字技术在风险管理中应用还局限在计算、手工替代的层面。四是风险管理数字化转型措施缺乏互相验证，防火墙设置不严谨。在风险管理数字化转型过程中衍生出新的风险较多，在应对风险事项方面碎片化管理特征较为明显，管理效果受到很大限制。

（二）风险识别与风险评估差异性不够

商业银行面对的风险种类很多，管理方法也应有所不同，但就目前的风险管理情况来看，风险管理的个性化体现的不充分，特别对于千人千面的信贷客户，在风险管理过程中大都用的是同一个风险管理系统，在参数方面差异性也不大，叠加数字技术后，由于基础存在偏差，得出的管理结论往往差距更大，风险判断精确化、措施精准化仍存差距。

（三）风险管理智能化水平较低

风险管理智慧化程度影响风险管理的效能和准确度。目前，风险管理智能化应用面不广，主要应用在客户的风险识别与选择上，中后台工作智慧化水平较低。一是审批主要应用在标准化个贷产品，而对于更多的审批、审核事项仍主要依靠管理者的主观经验，辅助决策功能没有得到充分发挥。二是对风险的后续检查、措施落实过程的跟踪不到位，不能实时提供风险管理的信息。三是风险管理中系统的自我学习功能、信息储备应用功能开发利用不多，系统的智慧化功能没有得到充分发挥。

（四）风险预警系统敏感度不高

风险管理重在预防，预防要有一套基于数字技术完整、灵敏的风险管理系统。目前，商业银行风险预警体系以及深度还有待提升。一是指标体系不完整。在构建预警指标体系时没有将所有的关联指标全部纳入体系，有些风险发生后系统才报告，由于一些信息选择不科学，不能将涉及到风险的苗头性指标准选出，导致风险预警系统对风险事项的敏感度较低，起不到提前和主动预警的作用。二是尚未形成一整套风险预警等级及管理体系。风险是分等级及传导是有过程的，目前商业银行还是更多的构建对本行客户有影响的风险预警指标体系，如结算、贷款还息、贷款承诺等具体的一些可能影响资金安全类的指标，尚未建立全面风险管理体系。三是对宏观形势预警投入力度不够，对方向性预警判断精确度不高。商业银行的微观风险一般可以计量，影响往往有限，而对于宏观和方向性预警力度不到位造成的影响往往是灾难性的，商业银行恰恰对宏观、产业、行业的风险基本没有建立预警系统，只掌握一些碎片化的宏观风险事件或信息。

（五）数据支撑能力不强

数据支撑能力是风险管理数字化最主要的特征之一，但目前商业银行的风险管理是按业务条线进行的，且各系统之间的数据信息没有打通，与外部相关数据源链接不多，风险管理数据中台无法形成整体的支撑能力，易造成行内各系统间数据不通，上下级行之间、前中后台、内外部之间数据互动、共享不多，可能发生供应链金融风险、公私个人金融风险等，限于数据源的局限及支撑速度，严重影响风险管理的水平和能力。

（六）风险管理技术方法应用相对滞后

商业银行的风险种类是不断衍生的，风险管理的方法也要不断随之变化，而数字技术同样需以更快的速度创新和发展。风险管理数字化就是要将不断提升的数字技术与风险管理融合，从实践操作看，风险管理数字化目前应用到的技术主要为大数据及有限的区块链和人工智能的应用，而对于比较前位的元宇宙技术、大语言模型的应用几乎空白，新风险种类需要新的数字技术应用突破，风险管理数字化创新性等还有待发展。

（七）风险管理数字化治理体制尚未形成

有金融活动就有风险相随，风险管理数字化作为一项常态化工作必须有完善的体制与机制作保障。目前，大多数商业银行高度重视风险管理数字化工作，但并未将风险管理数字化转型工作进行常态化管理，单个风管部门推进风险管理数字化效果欠佳，项目组织建设也较为落后，转型组织领导资源力量配置不到位，没有形成有效的治理体系。数字化仅是现实板风控模式的升级，没有根据数字工具的优势，结合风险特征，形成风险管理数字化动态管理的体制与机制。

四、商业银行风险管理数字化转型的路径

（一）做好风险管理数字化转型系统化顶层设计

一是做好风险管理数字化转型整体规划。商业银行要将风险管理数字化与中长期发展规划紧密结合起来，与全行的风险管理战略深度融合，保证风险管理数字化的战略地位及落地措施的实现。二是树立全面风险管理理念，协调、同步推进风险管理数字化进程。对于商业银行各大类风险及子类风险都要同步推进数字化进程，注意各种风险管理数字化进程的一致性，形成相互支持的风险管理系统。要基于区块链技术构建全面风险管理底座和架构，在此基础上形成全面风险管理的技术支持，实现风险管理信息共享、数据保真传输，对各类风险要素进行有效的隔离。三是发挥数字技术引领风险管理作用。充分应用数字技术对风险管理的现状、原因、措施进行深入的研究，将其成果作为风险管理工作的重要战略措施。四是关注小众风险及非主体风险的数字化。对于抵押资产、仓单质押、担保单位等涉及到商业银行主体资产安全的风险事项，要进行延伸性风险数字化管理，减少外围风险对商业银行主体业务的冲击或风险的传递。对于商业银行内部的发生概率较小的风险也要积极推进数字化，要将小众风险发生的概率降低为零。

（二）坚持个性化风险识别与风险评估

一是要认真研究风险类别。对各类风险要素进行深度剖析，提出多元化、个性化、系统化的风险管理数字化需求。二是要根据风险管理数字化转型产生新风险的需求。研发创新出新的带有个性化的风险管理工具，研究影响风险的各个影响因子，不断丰富和充实风险管理工具箱。三是要充分运用大数据和人工智能等数字技术在管理需求和风险管理产品供给上进行智慧化匹配，实时根据风险变化的动态，提供相对应的风险管理工具。

（三）全面提升风险管理数字化转型智能化水平和能力

风险管理数字化成功与否很大程度上体现在智能化的程度，而这要综合利用大数据、人工智能等多种技术。一是风险识别智慧化。对于商业银行风险管理中可能存在的风险通过数字技术来分析、发现，当前，大数据技术的分析、数字机器人的观测、大语言模型的测算都可以优于自然人来发现、识别、预测各类风险。二是商业银行贷后管理智慧化。应用大数据、人工智能构建风险预警系统，应用区块链技术智能合约功能增强链上各参与者的守约意识，应用物联网技术对信贷化的资产进行远程控制等。三是信贷审批管理智慧化。要将标准化、结构化产品实行流程化，大量的审批工作交由数字机器人完成。四是风险资产处置智慧化。通过平台化的建设，让风险资产处置供给更多与需求者对接，实现最佳的交易方案。

（四）搭建风险管理数字化转型风险预警系统

风险管理数字化过程中可能发生或衍生新风险种类的概率，因此，必须积极应用数字技术，根据风险管理数字化风险特点，构建转型风险预警系统。一是构建风险管理数字化转型预警指标体系，对风险管理数字化过程中可能出现的风险信息，所有的指标设置与通常理解的风险预警指标要有一定的区别。 二是将风险指标与预警级别联动挂钩，根据变化值幅度进行风险提醒。三是与商业银行数据中台、风控中台实时进行数据互换，当风险指标值一旦触碰到风险底线要立即采取风险管理措施，确保风险管理数字化过程中风险实现有效管控。

（五）强化风险管理数字化转型数据中台建设

强大的数据中台为风险管理数字化提供根本的支撑。一是要打通商业银行所有部门风险管理数字化转型的信息并集中存储。风险管理数据化信息内容与日常的风险管理数据融合在一起，既支撑日常风险的防范，也支撑数字化转型的风险的管理。二是对风险管理数字化转型信息进行标签化分类。根据风险管理要求，对各种信息通过标签化识别，实时提取风险管理所需要的各类信息。三是根据分类统计的信息，实时掌握风险管理数字化转型过程中的风险点和风险源，为加强风险管理数字化转型提供依据。四是将风险管理数字化转型中风险与风险管理措施、方案进行无缝对接，将发现的风险及时交风险管理等部门进行处置，并实时跟踪风险处理情况。如此循环，形成一个完整的以数据中台为支撑的风险管理闭环。

（六）创新引进元宇宙及大语言模块在风险管理数字化转型中应用

风险管理数字化转型本身就是风险管理工作的一项重大创新，而这种创新随着数字技术的创新要选择最新技术应用。一是充分应用元宇宙技术。构建一个與现实世界平行的虚拟世界、应用数字机器人等，特别是边际成本趋零的模型测试、复制、演练等，将风险管理数字化过程中各种场景、风险模型、风险运行后果等全部在虚拟世界中展现出来，为现实中风险管理数字化管理提供预警、经验、对策等样本。二是大胆应用大语言模型技术。大语言模型通过对风险管理数字化转型中大量文本数据的分析，帮助商业银行识别潜在的欺诈行为和转型风险因素，通过对大量的交易和用户数据的研究，发现异常模式和风险信号，并给商业银行提供实时的风险预警和监测，帮助商业银行强化风险管理转型过程中可能出现的危机。

（七）不断完善风险管理数字化转型治理体系

构建跟踪风险管理数字化全过程的治理结构，形成相对稳定有效的体制与机制。一是常态化风险管理数字化转型风险的治理，将数字化转型管理作为商业银行的一项常态化工作。二是动态化风险管理数字化的体制与机制。要有一套相对稳定但又不断完善、保持与风险管理数字化转型相适应的体制与机制，随着风险管理数字化转型的变化而不断进行体制与机制的创新。三是置顶化风险管理数字化转型的领导力。强化风险管理数字化转型组织和领导体系，确定董事会、经营层以及部门的职责界限，使风险管理数字化转型各环节实现高效运作。四是充分发挥数字技术在风险管理数字化过程中的决策作用。如信贷资产的五级分类，完全可以利用数字工具优势完成分类工作，对于一些结构性、流程化产品的风险管理也可交由数字机器人来决策。五是加强风险管理数字化转型的机制建设。构建与此相协调的激励及约束机制，推动业务、风险管理、数字技术的有机融合。同时，进一步明确风险管理数字化过程中的权责及部门间的协同管理，形成风险管理数字化转型的合力。

（责任编辑：张恩娟）

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